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Quantum Machine Learning: An Applied Approach, Fachbücher von Santanu Ganguly
"Quantum Machine Learning: An Applied Approach" ist ein Fachbuch, das sich mit der Schnittstelle zwischen Quantencomputing und maschinellem Lernen beschäftigt. Es bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen von Quantum Machine Learning (QML) und richtet sich an Fachleute sowie Studierende, die sich mit den neuesten Entwicklungen in diesem innovativen Bereich vertraut machen möchten. Die ersten Kapitel des Buches erläutern die Grundlagen der Quantenmechanik und deren Verbindung zu maschinellen Lerntechniken. Im weiteren Verlauf werden verschiedene QML-Algorithmen und deren Anwendungen detailliert behandelt, einschliesslich fortgeschrittener Themen wie Quantenoptimierung und spezifische Algorithmen wie Quanten-K-Means und Quanten-Neuronale Netzwerke. Das Buch enthält praktische Übungen mit gängigen Open-Source-Bibliotheken, die in der Industrie und Forschung verwendet werden, und bietet Anleitungen zur Implementierung. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen des Quantenmaschinellen Lernens auseinandersetzen möchten.
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Quantum Machine Learning with Python, Fachbücher von Santanu PattanayakSkalieren Sie schnell auf die Grundlagen der Quantencomputing und des quantenbasierten maschinellen Lernens sowie der damit verbundenen Mathematik und erkunden Sie verschiedene Anwendungsfälle, die durch quantenbasierte Algorithmen gelöst werden können. Dieses Buch erklärt das Quantencomputing, das die quantenmechanischen Eigenschaften von subatomaren Teilchen nutzt. Es untersucht auch das quantenbasierte maschinelle Lernen, das helfen kann, einige der herausforderndsten Probleme in den Bereichen Prognose, Finanzmodellierung, Genomik, Cybersicherheit, Logistik in der Lieferkette und Kryptographie zu lösen, unter anderem. Sie beginnen mit einer Überprüfung der grundlegenden Konzepte des Quantencomputings, wie Dirac-Notation, Qubits und Bell-Zustände, gefolgt von den Postulaten und mathematischen Grundlagen des Quantencomputings. Sobald die grundlegende Basis gelegt ist, werden Sie tief in quantenbasierte Algorithmen eintauchen, einschliesslich der quanten Fourieranalyse, der Phasenschätzung und HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd), unter anderem.58,84 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Concise Guide to Quantum Machine Learning, Fachbücher von Davide PastorelloDer "Concise Guide to Quantum Machine Learning" bietet eine prägnante und effektive Einführung in das aufstrebende Feld des Quantum Machine Learning (QML). Dieses Buch geht über die blosse Übersetzung klassischer maschineller Lerntechniken in die Sprache der Quanteninformatik hinaus und präsentiert stattdessen einen innovativen Ansatz zur Datenrepräsentation und -verarbeitung. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der Quantenmechanik und Quanteninformatik, um die Leser von Anfang an in die Quantenwelt einzutauchen. Die Darstellung der Inhalte vermeidet unnötige Details und konzentriert sich auf die mathematischen Werkzeuge, die für das Verständnis des erforderlichen quantenmechanischen Formalismus notwendig sind. Darüber hinaus werden die relevantesten Quantenalgorithmen für das maschinelle Lernen behandelt, und die späteren Kapitel beleuchten die neuesten Fortschritte in diesem Bereich sowie vielversprechende Forschungsrichtungen für die Zukunft. Das Buch richtet sich an Forscher und Studierende ohne Vorkenntnisse in der Quantenphysik und ist auch für Physiker geeignet, die in das Gebiet des QML einsteigen möchten.160,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Springer Machine Learning with Quantum Computers (Englisch, Hardcover, Francesco Petruccione, Maria Schuld) (9783030830977)
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